Больше фрагментов RAG не означает лучшие ответы на вопросы LLM

Больше фрагментов RAG не означает лучшие ответы на вопросы LLM Работая с поисково-дополненной генерацией (RAG) и моделями большого языка (LLM), я начал задумываться над, казалось бы, простым вопросом: Если получение дополнительной информации дает LLM больше контекста, не должно ли это давать более качественные ответы? Моя первоначальная интуиция заключалась в том, что более релевантные фрагменты дадут модели больше доказательств для работы. Но чем больше я исследовал конвейеры RAG, тем яснее становилось, что получение информации и ее эффективное использование — это две разные проблемы. Система RAG может получить нужный документ и все равно дать плохой ответ. Почему? Потому что то, что вы получаете, имеет значение, но не менее важно и то, что вы помещаете в контекст LLM. Давайте разберем это. 1. Как LLM обрабатывает фрагменты RAG? Во-первых, давайте посмотрим на типичный конвейер RAG. Вопрос пользователя | в Встраивание/обработка запросов | в Векторный поиск / Поиск по ключевым словам | в Получить фрагменты Top-K | в Создание приглашения с полученным контекстом | в LLM генерирует ответ Предположим, пользователь спрашивает: Как я могу сбросить пароль своей учетной записи? Ваша база знаний содержит следующие фрагменты: Чанк 1 Чтобы сбросить пароль, откройте «Настройки учетной записи», выберите Безопасность и c